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Python深度学习入门 从零构建CNN和RNN [美]塞思·韦德曼（Seth Weidman） 人民邮电出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书全面介绍了深度学习知识，借助数学公式、示意图和代码，旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型，从而解决实际问题。另外，本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络，并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法，有助于学习构建更高级的神经网络架构。
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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者
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Python深度学习基于TensorFlow 从Python和数学到机器学习和TensorFlow再到深度学习的应用和扩 可开发票 联系在线客服索取
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Python深度学习弗朗索瓦·肖莱（Francois Chollet） 著人民邮电出版社9787115488763 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc.ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
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Python深度学习(第2版),人民邮电出版社 【新华书店总店自营】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版
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Python深度学习 王志立 清华大学出版社 人工智能软件工具程序设计Python深度学习 可开发票 联系在线客服索取
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Python深度学习 王志立 清华开发者书库Python 网络爬虫数据采集深度学习BP神经网络卷积神经网络 人工智能初学 万卷图书10701
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Python深度学习实用案例 丁伟雄 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的优选应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继
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Python深度学习(美)弗朗索瓦·肖莱著人民邮电出版社9787115597175
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦 肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。- Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识- 神经网络入门：分类与回归- 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习- 新增Transformer架构的原理及用法- 新增机器学习的工作流程- 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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Python深度学习+Pytorch计算机视觉目标检测图像处理(套装共2册) 【馨悦图书 正版】 正版可开发票 请联系在线当当客服
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1. 使用PyTorch框架，快速入门深度学习。2. 8个实战案例，分别展示了针对不同的问题使用深度学习技术如何进行解决。3. 提供源程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源。
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Python深度学习：基于PyTorch 吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 张粤磊 9787111637172
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本书理论与实践并重，体系完整，内容新颖，条理清晰，组织合理，强调实践。它涵盖了使用Scikit-learn、TensorFlow和Keras创建智能系统和机器学习解决方案，并将论述的重点放在了实现和实践上，以便让读者更好地了解到基于Python的应用深度学习实现细节。
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"在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-le
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PYTHON深度学习实用案例丁伟雄 著清华大学出版社9787302673392
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Python深度学习从零开始学（人工智能技术) 宋立桓 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠
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Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳,刘聪琳编著 著 徐国艳,刘聪琳 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
1.本书配套刮刮卡，凭借其兑换码可以以1折价格观看专题讲座，也可以凭借兑换码加入“智能汽车与深度学习”读者专属群与作者交流。一个兑换码只能供一个手机号使用。2.本书全彩印刷，内容丰富且循序渐进。本课程内容从零基础开始讲解python，由易到难逐步过渡到能设计深度学习模型完成车辆图片分类深度学习模型设计、智能汽车竞赛的自动巡航、目标检测任务等。配套有习题、线上实践项目、线下竞赛等丰富的教学资源，共设计有四大部分共11章内容。3. 本书深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目，讲述了完整的Python深度学习+智能车开发流程和知识体系。4. 本书实用性和实践性强，由北京航空航天大学和北京百度网讯科技有限公司联合打造建设，引入了产业级工程实践项目，并基于全国大学生智能汽车竞赛设计各知识点的教学实例，以竞赛内容串
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Python深度学习算法实践(影印版)(英文版),东南大学出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 清华大学出版社 斯里达尔·阿拉软件工具【馨怡图书专营店】
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在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。 《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后，本书引入深度学习方法，详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型，重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外，本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。 学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后，你将全面了解异常检测的基本任务，掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方
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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据TensorFlow新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）TensorFlow领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为TensorFlow领域
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本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
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1.本书配套刮刮卡，凭借其兑换码可以以1折价格观看专题讲座，也可以凭借兑换码加入“智能汽车与深度学习”读者专属群与作者交流。一个兑换码只能供一个手机号使用。2.本书全彩印刷，内容丰富且循序渐进。本课程内容从零基础开始讲解python，由易到难逐步过渡到能设计深度学习模型完成车辆图片分类深度学习模型设计、智能汽车竞赛的自动巡航、目标检测任务等。配套有习题、线上实践项目、线下竞赛等丰富的教学资源，共
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